1. Linear Model for Classification 解决分类问题我们之前主要见过三个：线性分类问题，线性回归问题解分类，logistic回归。接下来看看这三者之间的区别与联系。 三者的区别主要是误差函数不同： 在同一个图上表示如下： 为什么Uper Bound是有效果的？理论证明： ...
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2017-01-17 00:36:34
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模式识别领域应用机器学习的场景非常多，手写识别就是其中一种，最简单的数字识别是一个多类分类问题，我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架，后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.co ...
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2016-12-31 20:57:06
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(1)支持向量的基本形式 对于一个分类问题，如果用PLA算法，可能会有多种分类策略，如下图所示，很明显，第三个图是一个最佳的分类策略，因为在第三个图中，如果边界上的数据允许的测量误差可以更大一些。对未见示例的泛化性更强。这种方法就是支持向量机。 我们想要得到的是找到一条直线能够把样本数据正确的分开， ...
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2016-12-20 09:38:28
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在机器学习的分类问题中，我们都假设所有类别的分类代价是一样的。但是事实上，不同分类的代价是不一样的，比如我们通过一个用于检测患病的系统来检测马匹是否能继续存活，如果我们把能存活的马匹检测成患病，那么这匹马可能就会被执行安乐死；如果我们把不能存活的马匹检测成健康，那么就会继续喂养这匹马。一个代价是错杀 ...
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2016-12-19 18:51:25
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异常处理： 异常（Exception）是程序在执行过程中锁产生的问题； 异常分类： 问题：1）异常（Exception）：（1 运行时异常（未检查异常）：表现形式出现； （2 编译异常（检查异常）：（Unhandled exception：编译异常)是在编译期调用某个方法有可能抛出某个或几个异常，需 ...
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2016-12-10 22:00:06
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（注：本文内容和图片来源于林轩田老师的《机器学习基石》课程） 1 引入逻辑回归 通常的二分类问题，希望输出类别；soft的二分类问题，希望输出概率值： 对于soft问题的理想数据和实际数据： 逻辑回归的思想：先求出特征的线性加权分数，再把它用逻辑斯蒂函数转化为0～1之间的值： 逻辑斯蒂函数介绍： 2 ...
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2016-12-06 14:02:04
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很久之前做的东西了，最近做了一个人脸相似度检测，里面用到了这里的一个模型，所以抽个空把人脸年龄检测的思路总结一下。 与其他CNN分类问题类似，人脸年龄预测无非就是将人脸分为多个类别，然后训练卷积神经网络，最后利用训练好的卷积神经网络进行分类即可。 但是在人脸年龄分类方面，有几个比较重要的问题，第一， ...
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2016-11-30 11:42:00
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Logistic回归是目前最常用的一种分类算法。之前讨论了线性回归 http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6105011.html，采用线性回归是不能解决或者说不能很好解决分类问题的，很直观的一个解释如下图所示，这里介绍Logistic回归。 一、Logistic 回 ...
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2016-11-27 23:06:01
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摘要逻辑回归是用在分类问题中，而分类为题有存在两个比较大的方向：分类的结果用数值表是，比如1和0(逻辑回归采用的是这种)，或者-1和1(svm采用的)，还有一种是以概率的形式来反应，通过概率来说明此样本要一个类的程度即概率。同时分类问题通过适用的场合可以分为：离散和连..
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2016-11-21 23:52:24
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朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 1. ...
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2016-11-17 19:13:36
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